//给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 
//
// 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 
//
// 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。 
//
// 
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// 示例 1： 
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// 
//输入：[7,1,5,3,6,4]
//输出：5
//解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
//     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
// 
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// 示例 2： 
//
// 
//输入：prices = [7,6,4,3,1]
//输出：0
//解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
// 
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// 提示： 
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// 1 <= prices.length <= 10⁵ 
// 0 <= prices[i] <= 10⁴ 
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package leetcode.editor.cn;

class BestTimeToBuyAndSellStock {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new BestTimeToBuyAndSellStock().new Solution();
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        /**
         * 贪心算法
         *
         * @param prices
         * @return
         */
//        public int maxProfit(int[] prices) {
//            int low = Integer.MAX_VALUE;
//            int result = 0;
//            for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
//                low = Math.min(low, prices[i]); // 获取最小的左区间
//                result = Math.max(result, prices[i] - low); // 获取最大的利润
//            }
//
//            return result;
//        }

        /**
         * 动态规划
         *
         * @param prices
         * @return
         */
//        public int maxProfit(int[] prices) {
//            if (prices.length == 0) {
//                return 0;
//            }
//
//            // dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金(持有股票 = 已买股票 + 买入股票)
//            // dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金(不持有股票 = 没有购买股票 + 售出股票)
//            int[][] dp = new int[prices.length][2];
//            dp[0][0] -= prices[0];  // 此时第0天不能持有股票，只能买入股票
//            dp[0][1] = 0;   // 不持有股票现金就是0
//
//            for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
//                //如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
//                //第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
//                //第i天买入股票，所得现金就是买入今天的股票后所得现金即：-prices[i]
//                //那么dp[i][0]应该选所得现金最大的，所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
//                //如果第i天不持有股票即dp[i][1]， 也可以由两个状态推出来
//                //第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
//                //第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
//                //同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
//                dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
//                dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
//            }
//
//            return dp[prices.length - 1][1];    // 最后一个不持有股票的现金一定比持有股票的多
//        }

        /**
         * 优化为 2 × 2 的数组，递推公式都是由上一个推出来的，所以可以优化
         *
         * @param prices
         * @return
         */
        public int maxProfit(int[] prices) {
            // dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金(持有股票 = 已买股票 + 买入股票)
            // dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金(不持有股票 = 没有购买股票 + 售出股票)
            int[][] dp = new int[2][2];
            dp[0][0] -= prices[0];  // 此时第0天不能持有股票，只能买入股票
            dp[0][1] = 0;   // 不持有股票现金就是0

            for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
                //如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
                //第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
                //第i天买入股票，所得现金就是买入今天的股票后所得现金即：-prices[i]
                //那么dp[i][0]应该选所得现金最大的，所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
                //如果第i天不持有股票即dp[i][1]， 也可以由两个状态推出来
                //第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
                //第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
                //同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
                dp[i % 2][0] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][0], -prices[i]);
                dp[i % 2][1] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][1], dp[(i - 1) % 2][0] + prices[i]);
            }

            return dp[(prices.length - 1) % 2][1];    // 最后一个不持有股票的现金一定比持有股票的多
        }

    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
